3 A: j; \2 {. d( V u
: z1 u/ C* t' {9 W- y' j; E2 V
〖课程介绍〗
' p5 T3 O( D- t( H& ~# u目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。! q8 F9 t& v; Y9 |, r# G8 v Z7 @; V5 X
# `/ b" M0 S) ?- u% T j x
〖课程目录〗
2 V- Q5 S4 ?' i$ Y! p- ~- S. K第1章 课程导学$ J+ U% K: \- \# O
1-1 课程导学 (12:34)2 e( r' a/ m: x, E* |; \
! m4 b- v4 ~0 Q4 V
第2章 基础知识
; E. d/ x, \% o8 ~2-1 什么是TensorFlow (10:24)4 K5 g n6 q! t, J3 u0 Q3 A
2-2 张量、图、会话 (06:17)7 Z+ _& t3 _6 w% M& Y/ K& h3 k. E
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)& e& T/ @7 `# o. l
2-4 Android操作系统 (16:19)3 t8 P. \) H O8 j
2-5 Java安装 (10:15); u# Y* g' J' H' b8 S3 b b0 u F
2-6 Java环境搭建 (02:40)
]: y# w" V5 y% [( t6 [2-7 Android安装及运行 (10:39)( z( p; R! \. e3 ^2 h
2-8 第一个Android程序 (05:34) q5 `, [7 \/ q; v- m2 n
& M' P7 U8 W8 b1 o+ M$ e4 d% }2 {# l/ b第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）+ U2 I) b: ?/ Q
3-1 常用模型 (10:15)
7 n6 r8 N# V' Z& p/ u- }3-2 BP神经网络 (10:53); e) p% v: h: `) X- |+ I
3-3 循环神经网络（1） (06:58)! R4 C! t' R S5 O8 O! P
3-4 循环神经网络（2） (06:07)/ b$ ^+ Q* x; V3 f
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)( S2 v8 L/ K% Q& h! t L
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)0 G) P. ^3 C7 I( X/ t, `9 L0 s! A8 x
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
4 N+ X; j8 K/ P) p# @5 t3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
4 Y' ? ]7 f8 G! X+ w. k+ [ k4 V6 C; F d$ x6 A
第4章 NLP基础
* z/ D; r' `* J& p, W9 E% m8 z4-1 NLP基础 (04:19)
2 g0 {5 b. j% B) P4-2 分词技术 (05:29)% j. U$ n" g7 f
4-3 词性标注 (08:34)9 T( {2 v7 {& A) c$ C3 M
4-4 命名实体识别 (08:25)! b5 i8 G. p* l+ j: h
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
( F" G1 u1 n8 U$ d' l4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
( F& F; R8 L8 \; s4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)7 E8 v/ \; j% F
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
5 Z H8 w' y2 n" f! n2 l7 N4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)
7 ]5 R, ]& A0 D2 C. n( p4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
7 m! c; ]0 d6 P9 c0 A4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)# e7 B. @ w# }# f2 {5 M! H, s
0 n) O' B0 ?" x' P
第5章 文本处理方法
0 w% L! R9 }2 G5-1 语料的获取与处理 (15:19)+ ^3 T9 }8 L( y" W, C! H% c
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)+ X) r& M' ~: B0 c
5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
5 Q/ `8 G8 O' s. B9 @+ N5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
* p: s4 @8 Q5 F1 S5-5 词向量与Word2vec (07:26)
# e k. }2 K& @( f( m3 l- s5 d' e5-6 文本处理方法 (11:39)
% Q; x* e- T q L9 m3 [. h, c! ^, L# b1 t$ l3 c
第6章 实战之聊天语料处理
- e# V! H! a* f( t: r/ S. h6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)& }2 }& ^$ Z$ n5 N) r2 i
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)& n+ ~; z3 i7 V8 n
6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
5 W, I; Z5 L' i3 C6 X& S- [6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)5 I% w' ^% e2 R4 q/ {# p3 G d
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)" k: `9 a. i* J) Q1 T/ Q. Z
6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)! m' K [6 c/ Q0 |4 _+ E9 j
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
7 W1 b7 l* M' t# C" e6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
0 ^% b( n a$ E9 _* ?6 O- z' ?6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
; E& y. b) k0 I+ o- s6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
0 P2 k& T$ h- J: w8 M$ m6 F6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)' o' n. D& N7 z" ~
6-12 语料处理实战小结 (11:36)
, c6 N( h; y! }) {. f7 J6 f! n& ?$ d8 m6 x
第7章 聊天机器人原理
6 w% o2 @9 }( l7-1 Seq2Seq模型 (10:37)
; i5 f$ m4 ~! ~' R. }3 g4 F2 F7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)* j! a8 q. G( K. d4 F+ F
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)
* {. \! M6 n. d7 y; `5 M; I) V7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
2 K& M) i% X- E+ d+ Q4 n# t2 h$ p! C7 b4 }' W! x6 s3 s
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理) V: i2 O" i1 o. k0 g
8-1 线程处理（1） (09:15)5 w" I+ n+ d. S+ e5 i
8-2 线程处理（2） (10:10)
2 @2 e% h* O5 }( ~: V* X8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)' \5 _& s: O. P1 [, I8 N* E
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50). O* T. o) z- u- N; w/ N6 K& M+ Z. `
8-5 数据操作 转换长度 (07:39)4 A( a* T5 P# U
8-6 batch_flow（1） (07:28)
4 y6 H# ^* H* M% H8-7 batch_flow（2） (05:49). u9 {1 X8 G: f+ T
8-8 batch_flow（3） (14:43)
. W& h6 k1 H. f! z) G3 M \8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)9 W/ u2 c) t$ M! _
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15): _; P, |% v+ i' R/ V# ]+ A
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
5 B8 L% ]( z) c, ?8 C6 K8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
% o3 i; j4 H5 Z6 p3 A8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53): U; V$ [) K9 r! `3 X5 A
: P G7 j( w% G) K第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写7 i$ E& S5 b2 v; ~; B
9-1 基本流程介绍 (10:37)
4 s' C _% k8 a b( b) w9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
3 R! E j5 @9 `% a# I' @0 H: Y9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)
/ M6 c/ s8 v8 S6 M/ X8 c9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
' P) d$ q! @' `5 ?# t9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)1 p# ~1 j8 ^9 y$ _
9-6 构建模型（1） (06:43)
! m8 K2 b' [! f' C% B) N9-7 构建模型（2） (08:38)* \: }( u) U/ B0 U3 c% K$ l K
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
" T' M$ s1 P7 x9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)
2 Q3 a3 A$ T* D+ C+ D9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
( H& d O' B+ L8 d7 D/ T7 H( }9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)- t+ Y/ h: [8 l5 R& N
9-12 构建解码器（1） (08:28)
8 b( [8 K( D( y; s' y/ x X9-13 构建解码器（2） (09:22)4 r# L$ G) _" y
9-14 构建解码器（3） (07:36)
$ X" ~9 P6 h2 d7 K/ d9-15 构建解码器（4） (09:19)
& H5 s) q& E" Y7 k* T0 G- s9-16 构建解码器（5） (10:59)
; V: U% _; \% H- D* c! I9-17 构建解码器（6） (09:28)
8 A) X( `; f5 W6 h7 |9-18 构建解码器（7） (14:52)
5 o' y; t, I& s/ _3 a: h# l9-19 构建解码器（8） (17:02)$ @" d- _) }0 t! R
9-20 构建优化器（1） (09:56)4 @4 E+ \' l, w! w4 V
9-21 构建优化器（2） (08:48)
( c4 N; `+ y9 E+ o4 M0 |9-22 构建优化器（3） (06:01)
9 w! |0 [" r6 ]# U6 |1 j: T# h" R9-23 输入检查 (11:51)
" K; ?/ r1 G! z' O' ?7 F3 Z" O9-24 训练模型 (11:59)
6 a1 s9 Q6 V3 L) I0 E9-25 预测模型 (07:22)% a. A6 R' Q$ {
0 K3 B. p: \! i+ I# L. q8 U; V Y
第10章 聊天机器人模型的训练和验证
: f M' V! k0 D10-1 第一种模型训练（1） (06:17)3 N6 M0 ^. k, I
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)7 C* Q& q! P" ^# x
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
) K! a) \0 O9 {* e: w' y( }3 ^8 F10-4 第一种模型训练（4） (14:49)) w! `( ?: p1 K& z
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)7 {( [) k. h0 s" J
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)
" t0 `6 m/ |7 X4 h% C# @10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
' Z" K# L B; G2 ~# j10-8 第二种模型训练（3） (05:34)4 k/ M7 q# J& D9 r2 C7 H
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
; G' b2 L: d! C9 y+ V# h6 ]9 N5 b7 V6 B+ o3 I3 `
第11章 Android的打包与发布" T( s3 D! |$ h
11-1 新建项目 (07:49)/ U" {0 S, U) t0 Z% d! G# e
11-2 代码结构讲解 (17:15)
5 T% T4 T3 Z# R9 m. r/ ~11-3 私有变量的定义 (12:25)! T( ~& K1 M) R/ w0 g8 M
11-4 参数初始化 (11:54)
* Q3 r p+ ]9 K; G. }: K11-5 听写UI监听器 (19:18)5 z8 \9 D4 r# w' B) G& m
11-6 合成回调监听器 (05:58)% y" ]7 o+ w" f! P+ ~* m
11-7 听写监听器 (27:14)
/ g" v: q: I1 ~; x11-8 语音合成参数设置 (08:59)
& P! k5 q! l7 F6 D* F" X7 F) b {1 p11-9 完善项目 (21:32)
9 X$ |8 p% g: w+ @* v; U11-10 打包发布 (07:15)4 C2 a7 R: ^' I3 o
" C8 n+ N- m- h2 L/ W: B" g, |〖下载地址〗
- k) S2 Z5 D: n8 K1 g- k: ^
" r- p' v' x! H9 y0 c3 F9 Z2 H( i) c _〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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